Numpy是一个Python科学计算的基础包。

NumPy，即Numerical Python，是一个用于科学计算的Python库。它提供了强大的N维数组对象（ndarray）和一系列数学函数，能够高效地处理大型多维数组。NumPy是Python科学计算的基础库，广泛应用于数据处理、数学运算、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等领域。以下是使用NumPy的基本步骤和概念：

1. 安装与导入：
   • 使用pip或conda安装NumPy：pip install numpy 或 conda install numpy。
   • 导入NumPy库：import numpy as np。
2. 创建数组：
   • 使用np.array()创建数组，例如：np.array([1, 2, 3])。
   • 使用np.ones(), np.zeros()创建全1和全0数组。
   • 使用np.arange()创建等差数组，例如：np.arange(0, 10, 2)。
   • 使用np.linspace()创建等差数列，例如：np.linspace(0, 10, 5)。
3. 数组属性：
   • ndim: 数组的维度。
   • shape: 数组的维度元组，表示行数和列数。
   • size: 数组元素的总数。
   • dtype: 数组元素的数据类型。
4. 数组操作：
   • 数组运算：支持加、减、乘、除等基本运算。
   • 数组索引和切片：通过索引或切片获取数组的元素或子数组。
   • 数组重塑：使用reshape()改变数组的维度，例如：np.reshape(a, (3, 2))。
   • 聚合函数：如np.min(), np.max(), np.mean()等，用于计算数组的最小值、最大值、平均值等。
5. 高级功能：
   • 数学函数：包括线性代数、随机数生成、傅里叶变换等。
   • 广播机制：自动处理不同形状的数组进行运算。

NumPy通过其高效的数组操作和丰富的数学函数，为Python编程提供了强大的科学计算能力。